熊本市型アセットマネジメントシステム構築に向けた共同研究

辻
1 法人正会員

諭 1・牛原正詞 2・新穂孝行 3・今井 聡 4

日本水工設計株式会社 水インフラソリューション事業部（〒104-0054 東京都中央区勝どき 3-12-1）
E-mail:s-tsuji@n-suiko.co.jp

2 法人正会員

DX 推進室

日本水工設計株式会社 水インフラソリューション事業部（〒104-0054 東京都中央区勝どき 3-12-1）
E-mail:m-ushihara@n-suiko.co.jp

3 法人正会員

日本水工設計株式会社 水インフラソリューション事業部（〒104-0054 東京都中央区勝どき 3-12-1）
E-mail:t-niibo@n-suiko.co.jp

DX 推進室

4 法人正会員

日本水工設計株式会社 水インフラソリューション事業部（〒104-0054 東京都中央区勝どき 3-12-1）
E-mail:s-imai@n-suiko.co.jp

DX 推進室熊本市では，抜本的な業務の効率化に向け，デジタル視点による業務改革（BPR）を目標に，デジタル分野およびアセットマネジメント等に高い知見を有する民間企業と共同研究体を組織して，熊本市型アセットマネジメントシステム構築に向けた共同研究に取組むこととした．
本稿では，業務改革に向けて，維持管理（ミクロマネジメント）に着目し，上下水道事業を取り巻く様々な課題の解決に向けたデータ活用（AI 等）の有効性を検証した概要について報告する．本研究では，熊本市上下水道局・熊本市が保有する多種多様なデータとオープンデータを組み合わせて分析することにより，データの関連付けや集約・蓄積に向けた仕組みの必要性，予測分析おける AI の有用性を確認することができた．

キーワード：アセット，マネジメント，維持管理，AI，ICT 活用，プラットフォーム

1. 共同研究の目的ネジメントシステム構築に向けた共同研究」（以下「本研究」という）に取り組むこととした．

昨今の上下水道事業を取り巻く状況は，人口減少社会の到来，節水意識の向上や節水機器の普及による料金収

2. 本研究（令和 2 年度）の概要

入の減少に加え，老朽化する管路・施設の更新や耐震化

本研究では，上下水道局とデジタル分野及びアセットの推進，大規模災害への備えなど様々な課題に直面している．これらの課題に対応し，健全な事業運営を継続すマネジメント等に高い知見を有する構成企業 6 社（NEC，NTT西日本，ミライト・テクノロジーズ，東京ガスエンるためには，抜本的な業務の効率化が強く求められていジニアリングソリューションズ，PwCアドバイザリー，る．

日本水工設計）と熊本市型アセットマネジメントシステ

熊本市上下水道局（以下「上下水道局」という）では， ムの骨格となる仕組みの検討と導入効果を検証するため，持続可能な事業運営を実現するため，共有プラットフォームと AI（人工知能）等を活用したデジタル視点によ【上水道】a)最適な運転管理の予測，b)漏水箇所の予測，る業務改革（BPR）を目標とする「熊本市型アセットマ

測，4 つのモデルケースを設定し，研究体制（図-1）と【下水道】c)機器及び部品の故障予測，d)陥没箇所の予- 168 -作業フロー（図-2）に基づき，収集した膨大なデータ（属性・空間・時間）を用いて AI 分析（特徴量設計・的用途（台帳管理や要望管理など）に応じた構成・項目予測モデルの選定）等を実施した．分析結果を踏まえ，に通じた技術者が担当したが，各資料を人が確認しなが抽出された課題や各予測の取組み状況など本研究の主なら整理したため，完了までに想定以上の時間を要した．となっており，内容の把握・分類等の作業は，各種情報作業内容について記述する．

次に，分析に用いる基礎データの準備においては，分析の目的となる事象や項目（漏水の発生履歴等）（以下，

熊本市
TGES
日本水工設計「目的変数」という）に対し，収集時に整理した各種デ既存システム

外部事業者

既存データ

オープン
データ

国・熊本県・熊本市

データ収集

データ収集

日本水工設計熊本市
NEC
日本水工設計つの視点から作業を行った（表-2）．具体的には①属性

データ整理

ミライト・テクノロジーズ
NECAI診断〇モデルケース①最適な運転管理の予測②漏水箇所の予測③機器・部品の故障予測④陥没箇所の予測ータの関連付けが必要となった．そこで，目的変数への関連付けにおいては，主に①属性，②空間，③時間の 3

定量・定性
評
価

AI分析
結果

NTT西日本PwC
日本水工設計では，目的となる事象や項目に対する対象施設の属性（構成や環境等）の関連付け，②空間では，目的となる事象や項目に対する地理上の関連する項目（駅や鉄道路オフライン入力
共有プラットフォーム（GIS）線等）を地理空間情報（GIS）にプロットするなどの関可視化

連付け，③時間では，①属性と②空間で関連付けたもの

NTT西日本の中で，連続して記録されている情報（施設の運転情報

図-1 研究体制等）への時系列の関連付けである．
(1)現況把握及び資料収集表-2 データ準備における 3 つの視点

(2)市場動向の整理

No

視点

データ整理のポイント

1

属性

対象物自体を表現する項目として関連付ける（用途や寸法，電力量など）

2(3)他インフラ企業

地理空間(4)課題の改善方策の検討の仕組みの調査

対象物と各データを，地理空間情報（場所）から関連付ける（国家座標を利用）

3時系列(5)アセットマネジメントシステム構築

対象物と各データを，時系列で変化する項目を関連付ける（運転情報，点検記録など）の仕組み作りの実践及び効果算定

膨大なデータの収集及び把握・分類や分析に用いる基(6)スケジュール(案)の検討

礎データの準備には，多くの労力と時間を要したことか

図-2 研究フロー

ら，自動化（オンライン，RPA等）及びデータ様式の標準化の重要性と関連付ける順序の必要性を再認識する結3. 本研究の主な作業内容

果となった．

(1) 資料収集と基礎データの準備

また，データ準備において，目的変数の粒度によって資料収集においては，上下水道局の保有情報に加え，関連付けられるデータ量が異なること，点検等では記録

市長部局が保有する情報や国などのオープンデータを収されている期間や間隔が機場単位にバラツキがあること集している．（表-1）これらの情報は，各管理者等の目を確認した．これらより，「①データの管理単位を揃え

表-1 資料収集データ
分類

ファイル数

主な情報

上下水道局から収集した主なデータ

台帳システムデータ（施設、管路）、水運用に関するデジタルデータ、水圧調査業務委託資料、漏水調査業務委託
約146,000ファイル 資料、漏水箇所のデジタルデータ、処理場・ポンプ場の各種デジタルデータ（点検・調査に係るデータ）、ストックマネ ジメ
ント支援制度で活用したデータ、陥没箇所のデジタルデータなど

市長部局から収集した主なデータ

約2,000ファイル

公共施設一覧等資料、交通量調査資料、公共交通利用者の変遷資料、道路空洞調査結果資料、舗装状態調査
結果資料、熊本地震関連資料、道路台帳データ、開発申請箇所データ、建築確認許可台帳、道路判定データ、水路・排水機場・調整池データ、GIS関連データなど

国・県・市などのオープンデータ

約12,000ファイル

公共施設、文化財、医療機関、校区、人口・世帯数、人口動態、緊急避難所、広域避難場所、国土数値情報、行政地域、条件不利地域、気候、土砂災害、浸水想定区域、津波浸水区域、緊急輸送道路、バス・鉄道ルート、交通流動量、駅別乗降客数、港湾・漁港、表流水、地下水、国勢調査、経済センサス、農林業センサス、人口推計、工業統計など- 169 -

る」「②時系列情報の期間・間隔を揃える」ことが，今析を行った．ここでは給水管の漏水箇所の予測結果につ後，データ活用や分析における課題だと言える．

いて示す．
給水管は，2007年度～2020年度（14年間）の漏水実績(2) AI を活用した予測モデルの選定を用いて，判別分析を実施した．分析の基礎データであ本研究では，予測分析を行うにあたり，人が気付かない要因を見出すことも視野に入れ，AI（機械学習）を用る属性情報に，管種や布設年度を反映しない状態で分析した結果，約 70％の正答率が得られた（表-4）（図-4）．

いることとした．一方，AI（機械学習）では，予測分析

また，特徴量としては，配水区・配水系統や弁栓類からの過程や，目的変数に影響を与える要因（以下，「特徴の距離などの地理的特徴のほか，末端圧力計の測定値な量」という）がブラックボックス化されてしまうことがどが確認された．

懸念される．そこで，上下水道局が利用者（住民等）に今後は，属性情報に管種と布設年度，環境情報に土質予測分析の過程や特徴量を説明できることを念頭に，XAI（説明可能な AI）を採用した．

等を追加して再度分析を行い，給・配水管における漏水箇所の予測の精度向上を図っていく．

XAI（説明可能な AI）で 4 つのモデルケースを分析した結果，以下の計算過程（予測モデル）と特徴量が得ら

表-4 漏水箇所の予測の分析結果（検証）れた（表-3）．

正答率
69.19%
漏水する
予測値
漏水しない
実績値の合計

表-3 予測モデルの選定と分析結果
分析手法／選定モデル

モデルケース

分析結果

採用モデル：LightGBM1a)最適な運転
回帰・配水ポンプの運転時間に関する管理の予測
分析
特徴量の分析
採用モデル：LigtGBM4b)漏水箇所
判別
・漏水箇所（発生する／しない）のの予測
分析
予測分析
採用モデル：PyTorch2c)機器・部品
判別
・健全度Ⅱとなる／健全度Ⅱにならの故障予測分析
ないとなる予測分析
判別
採用モデル：XGBoost3
分析・本管に起因する道路陥没d)陥没箇所（本管） （発生する／しない）の予測分析の予測判別採用モデル：LightGBM2
分析・取付管に起因する道路陥没（取付管） （発生する／しない）の予測分析

誤差
モデル量
特徴量
正答率
モデル量
特徴量
正答率
モデル量
特徴量
正答率
モデル量
特徴量
正答率
モデル量
特徴量

99.9%
3801368.8%
3734695.3%
2750095.4%
345398.0%
35
99

分類

データ整理
データクレンジング

AIを活用した分析

目的変数（教師データ）
説明変数

漏水した
2,028
689
2,717
出典元

実績値
漏水しなかった
121,363
272,043
393,406

予測値の合計123,391
272,732
396,123

使用した主なデータ

漏水事故の履歴（2007～2020年度に発生した約27,700件）
給水管（約283,000スパン）
管路台帳
配水に係る弁栓類（空気弁、減圧弁、仕切弁等）
その他の施設（路上局、量水器、受水槽等）
末端圧力計の測定値
圧力計
国の公開情報 水域に係る情報（海岸保全施設，ダム等）
交通に係る情報（鉄道駅，バス停留所，物流拠点等）
大規模施設に係る情報（廃棄物処理，発電，研究機関等）
管路台帳① 分析結果（混同行列）では、約70％の正答率が得られた。
② 配水区・配水系統など地理的特徴によって、特徴量が異なる。
③ 環境データである土質情報等を追加することで精度向上が期待できる。

図-4 漏水箇所の予測の分析結果（分析フロー）c) 機器・部品の故障予測
機器・部品の故障予測については，2009年度～2019年

a) 最適な運転管理の予測度（11 年間）の故障，点検及び運転データが記録され最適な運転管理の予測分析では，「最適な運転」の定義付けを明確にすることが困難であったため，手動運転ている主ポンプ設備を対象とした．しかしながら，主ポンプ設備の故障履歴の件数は，1 機器あたり約 30 件，設が残っている配水ポンプの運転時間に着目し，配水ポン備分類（小分類）でまとめても約 300 件と少なく，故障プの運転時間に影響を与える要因を導き出す手法として， 履歴のみを教師データとしても過学習となる懸念がある．
回帰分析を用いた．分析結果（図-3）から，路上局の末

このため，目的変数を，ストックマネジメント計画を策

端圧力や流量などが，配水ポンプの運転時間に影響を与定する際に調査した診断結果（健全度）に改め，健全度2.0 以下になるか判別分析を行うこととした．なお，設えるとの結果が得られた．

備の診断についても，1 機器あたり 1～2 回となり教師デ分類

データ整理
データクレンジング

AIを活用した分析

目的変数（教師データ）
説明変数

出典元
計装設備

ータの数が少ないことが懸念されたため，上下水道局担使用した主なデータ
配水ポンプの運転時間（ポンプ1台の1日ごとの運転時間）当課が実施している設備の診断結果（日本下水道事業

流量（1日単位の配水流量）
計装設備（日報データ） 電流（1日単位の電流値）
流量積算（1日単位の配水流量合計）※1日単位の最大値・最小値・合計値・中央値・平均値を算出
末端圧力計の測定値
圧力計団：AMDB）を加味した健全度の推移を補完後，判別分析を実施した（図-5）．
分析結果（表-5）（図-6）では，約 95％の正答率が得① 回帰分析の結果として、指標の観点では、分析結果の精度は、高い結果となっている。
② 特定の路上局の末端圧力や流量、吐出圧等に特徴量が示された。

られた．特徴量として，負荷が高い期間の存在，運転方法の変更などが確認された．一方，健全度のデータ補完

図-3 最適な運転管理の予測の分析結果については，設備の故障時やオーバーホール時に健全度2.0 となるように補完したため，実際の健全度と異なる

b) 漏水箇所の予測
漏水箇所の予測は，配水管と給水管に分類して予測分可能性がある．

- 170 -今後は，目的変数や説明変数を複数のパターンに分類して再分析し，実態に即した健全度となるように，担当課と連携して研究を進めていく．
健
全度

表-6 陥没箇所の予測の分析結果（検証）
正答率
98.03%
陥没する予測値
陥没しない
実績値の合計

陥没した
4
48

実績値
陥没しなかった
3,505
174,239
177,744

予測値の合計3,509
174,243
177,752

5.0
各年度の健全度値を、直線式より算出して追加
データ整理
データクレンジング

2.0（故障）
AIを活用した分析

設置
年度

O/H
実施
年度

調査
年度

分類
目的変数
（教師データ）
説明変数
データ整理
データクレンジング

AIを活用した分析

出典元

使用した主なデータ

下水道施設に起因する陥没履歴の情報（人孔15件，本管29件，取付管93件，公共桝92件）
管渠台帳
人孔 排除種別，人孔種別，施工年度等（約91,500基）
管
渠 管種，口径，延長，施工年度等（約94,000スパン）
取 付 管 取付管種別，延長等（約197,000スパン）
公 共 桝 口径，深さ，材質等（約193,000基）
国の公開情報 水域に係る情報（海岸保全施設，ダム等）
交通に係る情報（鉄道駅，バス停留所，道路情報等）
大規模施設に係る情報（廃棄物処理，発電，研究機関等）① 分析結果（混同行列）では、約98％の正答率が得られた。
② 道路陥没の件数が少ないため、個々の陥没箇所そのものを要因として予測した可能性がある。

図-7 陥没箇所の予測の分析結果（分析フロー）(3) 分析結果の可視化
前項までに示す予測分析の結果については，収集した表-5 機器・部品の故障予測の分析結果（検証）実績値
健全度2.0以下 健全度2.0以下になったにならなかった
健全度2.0以下になる
20
7
予測値
健全度2.0以下にならない
0124
実績値の合計
20131

出典元
管渠台帳

年度

図-5 設備の健全度に対するデータの補完

正答率
95.36%

分類
目的変数（教師データ）
説明変数

オープンデータと GIS 等を活用することで，視覚的に理予測値の合計解しやすくなることが確認できた（図-7）（図-8）．

27124151

使用した主なデータ

AMDB
機器・部品の調査・診断結果（様式11） ※主ポンプ設備を対象（機器別：最大29件，設備分類別：315件）
AMDB
様 式 6 設備の仕様等
様 式 3 工事年度，対象設備，請負業者，請負金額等
様 式 1 施設情報等
設備台帳 機 器 台 帳 設備の仕様，構成部品の詳細情報
工 事 台 帳 工事年度，対象設備，請負業者，請負金額等
水再生課 各処理場・ポンプ場の点検表（オイル交換，振動，吐出圧，電流等）
提供データ 各処理場・ポンプ場の日報データ（運転時間）
故障・異常履歴① 分析結果（混同行列）では、約95％の正答率が得られた。
② 目的変数の件数が少ないため、O/H又は修繕を行った年度は故障（健全度2.0）から復旧（健全度5.0）と仮定し、各年度の健全度の値を補完した。
③ 点検表・日報データ・故障履歴を、AMDBの設備情報に紐付けた（各データの紐付け）。

図-6 機器・部品の故障予測の分析結果（分析フロー）d) 陥没箇所の予測
陥没箇所の予測については，2009 年度～2019 年度（11図-8 分析結果の可視化（漏水箇所の予測の例）

年間）の陥没実績を用いて，陥没原因となる管路施設別（本管，人孔，取付管，公共桝）にデータを分類し，判別分析を実施した．これら陥没実績うち，人孔に起因する 15 件はデータ数が少ないこと，公共桝に起因する 92
件は民地内が含まれていることから，分析対象から除外した．

凡例

取付管に起因する道路陥没の予測分析の結果（表-6）（図-7）では，正答率は約 98％と高いものの，主な特徴

本管陥没取付管陥没
本管取付管量が地理的特徴を示しているため，陥没箇所そのものを予測している可能性があり，過学習の傾向が見られてい図-9 分析結果の可視化（陥没箇所の予測の例）

る．また，本管に起因する道路陥没の予測分析においても，陥没実績が 29 件と少ないため，同様の結果が示された．

しかしながら，各分析結果等における視認性を確保し，業務効率化を行うためには，担当職員以外にも理解しやすく利便性を高める必要がある．これを実現するためには，GIS 上に表示されている上下水道施設の属性情報は予測結果を表示するだけでなく，運転情報などの時系列データをグラフ化したり，施設間の情報を比較できるよ- 171 -うにするなど，利用者が必要な情報を容易に入手できる仕組みづくりが求められる．このため，BI（ビジネス・本研究に取り組んでいく．
 令和 2 年度に設定したモデルケースを 2 つ，b)漏水箇インテリジェンス）ツールを使用するなど，更なる工夫

所の予測，c)機器・部品の故障予測に絞り，AI 分析の検討が必要である．の再検証を行う


上下水道事業に必要な骨格となる共有プラットフォームの仕組み（案）の検討を行う
BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールの検討を

4. 本研究（令和 2 年度）のまとめ
令和 2 年度の本研究における成果と課題について整理する．

中心に今後必要と予測される各ソフトウェアの使用① 収集したデータを関連付ける順序は，有効な AI 分析を実現するための接続環境を整理する
AI による予測を現場作業に適用するために，利活用結果を得るために必要であること② データ収集の自動化やデータ様式の標準化により，シーンを整理し，維持管理作業の改善に繋げていく．

他業務の分析も容易になること③ 膨大なデータを AI 分析することで，担当職員が，経本研究終了後は，研究の成果を市政策立案部署と共有

験的に気づくことが難しい業務課題に対する特徴を発見できたことしながら，デジタル視点による業務改革（BPR）を推進していく考えである．また，社会全体の各分野で DX の④ 各部門の横断的なデータ収集（共有プラットフォー加速化が進んでおり，ITの利活用が一層重要になると同ム構築）の有用性を確認できたこと⑤ AI 分析の信頼性を高めるためには，目的変数となる

時に，セキュリティリスクを低減するためには，ITガバ

実績データが，数千件以上あることが望ましく，日常管理におけるミクロデータの収集数の重要性が再

上下水道局においては，令和 3 年度から DX コンペテ
ィションを実施し，職員ひとりひとりの IT の知識や意認識できたこと

識向上に努めるとともに，本研究の取組みを積極的に活⑥ 可視化による業務効率化を図るためには，収集したデータや AI 分析結果をオーバーラップさせて，視認性を向上させることが重要であることから，BI（ビナンスの向上が必要となる．

用することで，持続可能な事業運営につながるようデジタル視点に関する業務改革（BPR）の機運を高めていく予定としている．

ジネス・インテリジェンス）ツールの必要性が確認できたこと

本研究成果が，上下水道局だけでなく，熊本市職員の新たな取組みに寄与することを期待している．

⑦ 従来型の業務サイクルに加え，サイバー空間における共有プラットフォームや AI 分析を活用したマネジ

謝辞：本研究を通じ，熊本市上下水道局のみなさまにはメントサイクル（図-10）を構築する事で，業務効率多くの支援・助言をいただきました．また，本研究は共化の効果の最大化が期待できること

同研究体の参加企業（NEC，NTT 西日本，ミライト・テクノロジーズ，東京ガスエンジニアリングソリューショ

5. 今後の取組みンズ，PwCアドバイザリー）のみなさまにより遂行され令和 3 年度以降（令和 4 年 7 月まで）においては，令和 2 年度の成果と課題等を踏まえ，構成企業と連携し，たものです．この場を借りて深く御礼申し上げます．

（物理
空実間業・務実中空心間）

PlanAction

DoCheck

ビジョン・方針決定

モニタリング・マネジメント• ビジョン策定• 経営戦略/AM・SM
実施方針の策定• モニタリング（経営評価）• リスクマネジメント• 経営判断/意思決定

事業の実施

業務管理・事業評価• 改築/保全の実施• 点検/調査の実施• 運転管理など• 業務評価/事業評価（KPI/業務指標）• リスク評価

データ駆動型
事業運営
データ活用（ダッシュボード）データ収集（仮デ想ー空タ間中）心• 施工情報の記録• 維持管理の記録• 点検/調査の記録• BIツール• GIS表示/グラフ化• 成熟度評価

情報基盤（プラットフォーム）

••
•
•

図-10

管路台帳/施設台帳
BIM/CIM
維持管理情報
点検/調査/診断情報

分析・シミュレーション• シミュレーション• AI分析予測
• 統計的な分析

データ駆動型のマネジメントサイクル（イメージ）- 172 -